Large-Scale Kernel Machines / Nejlevnější knihy
Large-Scale Kernel Machines

Kód: 04560483

Large-Scale Kernel Machines

Autor Leon Bottou

Pervasive and networked computers have dramatically reduced the cost of collecting and distributing large datasets. In this context, machine learning algorithms that scale poorly could simply become irrelevant. We need learning al ... celý popis

241

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Large-Scale Kernel Machines

Nákupem získáte 24 bodů

Anotace knihy

Pervasive and networked computers have dramatically reduced the cost of collecting and distributing large datasets. In this context, machine learning algorithms that scale poorly could simply become irrelevant. We need learning algorithms that scale linearly with the volume of the data while maintaining enough statistical efficiency to outperform algorithms that simply process a random subset of the data. This volume offers researchers and engineers practical solutions for learning from large scale datasets, with detailed descriptions of algorithms and experiments carried out on realistically large datasets. At the same time it offers researchers information that can address the relative lack of theoretical grounding for many useful algorithms. After a detailed description of state-of-the-art support vector machine technology, an introduction of the essential concepts discussed in the volume, and a comparison of primal and dual optimization techniques, the book progresses from well-understood techniques to more novel and controversial approaches. Many contributors have made their code and data available online for further experimentation. Topics covered include fast implementations of known algorithms, approximations that are amenable to theoretical guarantees, and algorithms that perform well in practice but are difficult to analyze theoretically.ContributorsLeon Bottou, Yoshua Bengio, Stephane Canu, Eric Cosatto, Olivier Chapelle, Ronan Collobert, Dennis DeCoste, Ramani Duraiswami, Igor Durdanovic, Hans-Peter Graf, Arthur Gretton, Patrick Haffner, Stefanie Jegelka, Stephan Kanthak, S. Sathiya Keerthi, Yann LeCun, Chih-Jen Lin, Gaelle Loosli, Joaquin Quinonero-Candela, Carl Edward Rasmussen, Gunnar Ratsch, Vikas Chandrakant Raykar, Konrad Rieck, Vikas Sindhwani, Fabian Sinz, Soren Sonnenburg, Jason Weston, Christopher K. I. Williams, Elad Yom-TovLeon Bottou is a Research Scientist at NEC Labs America. Olivier Chapelle is with Yahoo! Research. He is editor of Semi-Supervised Learning (MIT Press, 2006). Dennis DeCoste is with Microsoft Research. Jason Weston is a Research Scientist at NEC Labs America.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Computing & information technology Computer programming / software development Algorithms & data structures

241

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 12903 dalších

Copyright ©2008-24 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Zásilkovně
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: